13、最宽一角走廊算法与最大邻居Voronoi游戏解析

最宽一角走廊算法与最大邻居Voronoi游戏解析

1. 最宽一角走廊算法

在计算最宽一角走廊时,我们可以使用相同的方法分别计算类型为 $C_{ij}^{LB}$、$C_{ij}^{RA}$ 和 $C_{ij}^{RB}$ 的最宽一角走廊。接下来,我们将展示如何利用现有的1型单端走廊来计算最宽一角走廊。

对于给定的点 $p_i$,我们进行以下操作:
1. 考虑一条垂直于点 $p_i$ 的直线 $\ell$。
2. 在点 $p_i$ 处绘制一条垂直于 $\ell$ 且位于 $\ell$ 右侧的半直线 $\ell’$。
3. 计算位于 $\ell$ 右侧的点集 $P_R$ 中各点的对偶线的排列 $A$,并使用相同的数据结构存储该排列。
4. 将直线 $\ell$ 和半直线 $\ell’$ 以相同的速度绕点 $p_i$ 逆时针旋转,直到 $\ell$ 或 $\ell’$ 到达点 $p_k$。此时会出现两种情况:
- 若 $\ell$ 碰到点 $p_k$,则按照上述方法插入或删除与 $p_k$ 对应的对偶线来更新排列 $A$,此操作需要 $O(n \log n)$ 的时间。
- 若 $\ell’$ 到达点 $p_k$,且 $[p_i, p_k]$ 定义了一个有效的1型单端走廊 $C_1^{ik}$,则执行以下步骤:
1. 计算位于线段 $[p_i, p_k]$ 上方且在带状区域 $L_1 = (\ell’, \ell’‘)$ 内的点的凸包 $H_{ik}$,其中 $\ell’$ 和 $\ell’‘$ 是1型单端走廊 $C_1^{ik}$ 的两条平行边。
2. 计算相对于凸包 $H_{ik}$ 的下链的有效走廊中的最宽走廊。在最坏情

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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